Question

嗨，我是Python和机器学习的新手，我想从两个字典中提取SVM的x和y。这两个字典看起来像：

DIC_01
{'A': ['Low'],
'B': ['High']}

DIC_02
{'A': [2623.83740234375,
-1392.9608154296875,
416.20831298828125],
'B': [1231.1268310546875,
-963.231201171875,
1823.742431640625]}

关于数据：字典的键是我的“关键字”。 DIC_01是从数据帧转换而来的，其值是关键字的销售概率。 DIC_02是代表关键字的向量。

我想将此字典组织为SVM训练数据格式。 x是DIC_02的值，y是DIC_01的值。我不知道执行此任务的最有效方法是什么。此刻我在想... 步骤1：使用相同的键合并值

{'A': [2623.83740234375,
-1392.9608154296875,
416.20831298828125],['Low'],
'B': [1231.1268310546875,
-963.231201171875,
1823.742431640625],['High']}

步骤2：提取第一个和第二个值作为SVM的x和y，然后训练模型。

谢谢！

Answer 1

你好，你想做什么？

DIC_01 = {'A': ['Low'],
          'B': ['High']}

DIC_02 = {'A': [2623.83740234375,
                -1392.9608154296875,
                416.20831298828125],
          'B': [1231.1268310546875,
                -963.231201171875,
                1823.742431640625]}

smv_X = []
smv_Y = []

for e in DIC_01:
    smv_X.append(DIC_02[e])
    smv_Y.append(DIC_01[e][0])

print(smv_X) # [[2623.83740234375, -1392.9608154296875, 416.20831298828125], [1231.1268310546875, -963.231201171875, 1823.742431640625]]
print(smv_Y) # ['Low', 'High']

for k,v in DIC_01.items():
   # k = key
   # v = value

通过相同的键为SVM训练数据扩展字典值

1 个答案: